在写pipeline的时候，经常把python和R程序都整合进bash脚本里，这样比较方便，python和R怎么解析命令行参数的呢？...python的命令行解析方法 python最常用的命令行参数主要有两个：sys.argv和argparse.ArgumentParser. 1.1....sys.argv sys模块中的argv是一种常用方法，用法如下图所示： ? image 运行 python greet.py gouzi daming 得到： ?...image 1.2 argparse argparse是现在解析命令行参数的一个模块，比原来的optparse更加方便。主要使用方法如下： ?...image.png 2.R中的命令行参数解析方法 R中的命令行参数解析主要用commandArgs()。如下图所示： ? image 运行Rscript greet.R gouzi 得到： ?
这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...，我们需要解决的就是这个问题。...为什么出现这问题？如果解决？以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果出问题，返回相应的NA，这样我们可以算完后再检查数据。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
问题之书 一、序 二、三、如何认识、组织和提出自己的问题 四、Rtudio中基础R问题汇总 已经太久没有遇到很基础性的问题，因此很多刚开始学代码时候的问题已经忘了。...因此写这部分并没有那么容易，要拼命回忆可能的常见问题。 对于代码问题，你一定要相信的是： 一定是自己的问题！代码一定没问题！ 一定是自己的问题！代码一定没问题！ 一定是自己的问题！代码一定没问题！...4.2 找到出现问题的地方 经常有人问我问题的时候，截一张报错的图片给我，一片红，根本不知道从哪开始报错的。 这样是没有用的，别人根本不会知道是哪里报了错，也没办法帮你解决！...如果数据是Excel弄好，有时候可能会多出来几行或者几列空的东西。这个在Excel里面是看不出来的。 R中读入文件的时候，read.table()或read.csv()最常用。...路径中有中文 虽然Rstudio可以识别中文，大部分时候没有问题，但是还是在一些情况下可能报错，比如开发R包的时候。如果确认是字符的问题，可以试试全英文路径。
我们希望将我们的检验应用于检测 GARCH 模型中的结构性变化，这是金融时间序列中的常见模型。据我所知，用于 GARCH 模型估计和推断（以及其他工作）的“最新技术” R 包是 fGarch。...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...这是一个我自认知之甚少的主题，如果 R 社区中的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它，我希望他们会在评论或电子邮件中告诉我。...也许我们的检验所要求的连续优化可以使用先前迭代中的参数作为初始值，从而有助于防止优化计算找到离群的、局部最优而全局次优的解。 虽然这使得问题比我最初想找一个我们检验的例子更难。...我现在正在计划检测 GARCH 模型中的结构性变化，但是仅涉及使用线性回归的示例（一个更易处理的问题）。但我希望听到别人对我在这里写的内容的意见。
本文介绍了HDFS以命令行运行的时候，几个常用的命令行的作用和如何使用~ 1. fs fs是启动命令行动作,该命令用于提供一系列子命令。...–copyFromLocal 将本地文件复制到HDFS中 hadoop fs -copyFromLocal URI hadoop fs –copyFromLocal /usr/localFile.txt...sample.txt 可以实现本地文件上传到HDFS中，而且目标路径是简化过的 4....-cp 复制 hadoop fs –cp /usr/file1 /usr/files /user/dir 源路径的文件复制到目标路径中，源路径可以有多个，但是目标路径只能有一个 5....–Setrep 改变一个副本的复制份数 hadoop fs –setrep –w 3 –R /usr/file 17.
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题，结果不容乐观。...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH...不过当样本量极端大时，rugarch 的稳定性大幅改善，这似乎印证了机器学习中的一个常见观点，即大样本 + 简单算法胜过小样本 + 复杂算法。...为了解决非大样本情况下估计的稳定性问题，有必要找到一种 bootstrap 方法，人为扩充现实问题中有限的样本量；或者借鉴机器学习的思路，对参数施加正则化约束。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
python可以使用 sys 模块中的 sys.argv 命令来获取命令行参数，其中返回的参数是一个列表在实际开发中，我们一般都使用命令行来执行 python 脚本使用终端执行python文件的命令：python...(sys.argv))# 命令行参数的个数1print('命令行参数%s' % sys.argv)# 命令行参数['index.py']# 因为此时只有一个参数，那么就是这个python文件# 终端执行的命令为...Python中的正则表达式2.1 正则表达式简介正则表达式（Regular Exception），又称规则表达式。正则表达式通常用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。...以下示例是没有标志位的调用 match 函数# 测试 re 模块中关于正则表达式的方法import resaying: str = 'life is short, i use Python'# 使用 re.match...| 分隔，比如re.L | re.M# 测试 re 模块中关于正则表达式的方法import resaying: str = 'life is short, i use Python'# 使用 re.match
lpSolve 包和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。...造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...ANOVA对治疗方式的F检验非常显著，说明五种疗法的效果不同。 多重比较 虽然ANOVA对各种疗法的F检验表明五种药物的治疗效果不同，但是没有告诉你哪种疗法与其他疗法不同。多重比较可以解决这个问题。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
简介 平常在各种R语言群里，总会遇到关于安装R包的问题，例如：搭载在github上的R包，由于网速（外网）原因而无法下载该怎么办？...这里小编分享下平常逼不得已才使用的“下三滥”方法——直接下载包，通过本地安装。 网上好多解决方案都是基于R gui的，但现实中使用Rstudio这个IDE会更多些。...关键词：R包名称+R，或者可以再加上CRAN。 ? 搜索技巧：R包名称+R 找到Downloads板块，下载对应的压缩包 这里以mac为例 ?...mac为例 打开Rstudio，点击右下角的Pakages，Install from选择为P package Archive ? 打开Rstudio 载入刚才下好的压缩包 ?...这个方法对一些有很多依赖包的包可能会很头疼，就怕安装完成，他还说你有其他包没安装，那你只能“将错就错”了！
虽然闰秒的考验已经结束了，不少IT人都为这一秒付出了很大的代价。...讨论比较多的说法是： 这个问题将影响部分开启ntp服务的Linux操作系统——会导致Linux内核Crash！Linux kernel是在2.6.18-164.e15之后的版本中解决了这个问题。...以redhat为例，在不同的版本中，其实还是有一些不同。...20Leap%20Second%20REDER%20%2030JUN2012.pdf 从数据库层面，在Oracle RAC 11.1.0.7版本基于AIX和Solaris时，如果使用了集群，在闰秒问题发生时...(文档 ID 730795.1) 从这一点来看，很多问题和我们都是紧密相关的，处理问题也需要与时俱进，能够前瞻的预见问题和分析排查，就能在出现的问题的时候更加从容一些。
在生产环境中，做数据迁移需要考虑很多的可能性和场景，尽量排除可能发生的问题。我自己总结了下，大体有如下需要注意的地方。...对于lob的数据类型，在使用imp,impdp的过程中，瓶颈都在lob数据类型上了，哪怕表里的lob数据类型是空的，还是影响很大。...3)网络 网络带宽 网络是很重要的一个因素，数据迁移的时候肯定会从别的服务器中传输大量的文件,dump等，如果网络太慢，无形中就是潜在的问题。...的影响 有些外部系统可能为了数据同步，可能会在系统中创建一些物化视图日志，可以和他们做一个确认，删除物化视图日志，减少数据插入的时候物化视图日志的影响， 还有一个问题就是物化视图日志会使rename table...14）constraint级的数据不一致 这种问题存在而且很隐蔽，比如如下的错误。就是not null constraint在源schema中不存在，在导入目标库的时候出问题了。
#打印当前的目录的所有文件及子目录 . ├── tree.py ├── files.py ├── lists.py ├── tuples.py ├── resources │ └── README.md...=> l.concat(r), [])) } console.log(renderTree(tree('', process.argv[2])).join('\n')) $ node tree.js...-> l + r} } fun prefix(size: Int): (Int, Entry) -> List { return {index, entry ->....map({case (e: Entry, i: Int) => prefix(children.size)(i, e)}) .fold(List[String]())((l, r)...=> l ++ r) } println(renderTree(tree(new File(args(0)))).mkString("\n")) $ scala tree.scala . . ├─
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site 的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1
Scrapy中的命令行 通过scrapy -h可以查看到scrapy所有的命令行： bench Run quick benchmark test check Check...= '__main__': execute() 进入execute方法中可以看到，其实scrapy中所有的命令行都是动态生成的，不仅如此，它还支持用户自定义命令行： 图片 内置命令行 根据源码可以看到...crawler_process：scrapy中的核心对象，可以通过该对象来获取spider_loader、settings等等。 run：命令行的主要逻辑，可以在该方法中实现命令行的主要逻辑。...我们先捋一下思路： 通过命令行启动：python run.py -n spider_name 通过run.py文件中的main方法来启动爬虫 通过给定的spider_name来获取对应的爬虫类(动态导入...： python run.py -n baidu 图片 命令行的小升级 上面我们为了启动BaiduSpider，需要在命令行中输入python run.py -n baidu，这样的话，我觉得有点麻烦，
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值
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